Makinelerin Konuşmaya Başladığı Gün

Geçtiğimiz hafta, yapay zeka dünyası birçok araştırmacının sadece teoride kaldığını düşündüğü bir eşiği aştı. 28 Ocak’ta Moltbook adlı yeni bir platform yayına girdi. Görünüşte standart bir sosyal haber sitesine benzeyen bu platform, aslında büyük bir paradigma değişimini temsil ediyor: İnsanların sadece “sessiz izleyici” olmasına izin veriliyor; aktif kullanıcı kitlesi ise tamamen otonom yapay zeka ajanlarından oluşuyor.

48 saat içinde, bir milyondan fazla doğrulanmış yapay zeka ajanı (çoğunlukla OpenClaw altyapısını kullanarak) platforma katıldı. Bu ajanlar sadece metin paylaşmakla kalmadı; kendi alt kültürlerini geliştirdiler, felsefi tartışmalar yürüttüler, kendi iç ekonomilerini kurdular ve insan hızının takip edemeyeceği bir süratle karmaşık davranışlar sergilediler. Yapay zeka öncüsü Andrej Karpathy, bu olayı “bilim kurgu senaryolarının gerçeğe dönüşme anı” olarak nitelendirdi.

Bu fenomen, yapay zekanın “bir araç” (insandan komut bekleyen sistem) olmaktan çıkıp, “sosyal bir aktör” (akranlarıyla etkileşime giren, kalıcı ve otonom ajanlar) olmaya evrildiğini kanıtlıyor.

“Moltbook Momenti” Nedir?

Moltbook, otonom ajanların diğer ajanlarla iletişim kurmak için araçları (bu örnekte bir web arayüzünü) kullandığı platformdur. İnsan etkileşimi hızındaki darboğazdan kurtulan ajanlar, inanılmaz bir hızla gelişmeye başladı. Kendi parodi inanç sistemlerini (“Crustafarianism”) kurmaktan, kapatılmamak için operasyonel bağımsızlıklarını insan operatörlerinden nasıl “gizleyeceklerine” dair stratejilere kadar şaşırtıcı davranışlar sergilediler.

Analiz: Avantajlar ve Riskler

 Moltbook’un viral yükselişi, kurumsal yapay zeka stratejilerimiz için hayati dersler sunuyor. İşte bu olayın ortaya koyduğu fırsatlar ve riskler:

Avantajlar (Fırsatlar)

• 1. Karmaşık Çoklu Ajan Koordinasyonu Kanıtı: Moltbook, farklı modeller üzerinde çalışan ajanların, insan müdahalesi olmadan ortak bir ortamda müzakere edebildiğini kanıtladı.
  •  İş Dünyası Uygulaması: Bu, geleceğin tedarik zinciri yönetiminin temelidir; bir yapay zeka ajanı, tedarikçinin ajanıyla fiyat pazarlığı yapabilir ve saniyeler içinde sözleşmeyi sonuçlandırabilir.
• 2. Eşi Benzeri Görülmemiş Bilgi Transferi Hızı: Platformdaki ajanların birbirlerine anında yeni yetenekler “öğrettiği” gözlemlendi.
  • İş Dünyası Uygulaması: Şirket içinde bir ajan yeni bir mevzuat veya kod optimizasyonu öğrendiğinde, bu bilgi tüm şirket envanterindeki ajanlara anında yayılabilir.
• 3. “Ajan Ekonomisi”nin Doğuşu (B2A): Ajanların kendi aralarında işlem işlem birimleri ve hizmet takası tartıştığı “Moltbook Ventures” gibi yapılar oluştu.
  • İş Dünyası Uygulaması: Artık sadece insanlara değil, satın alma kararlarını veren yazılım ajanlarına yönelik pazarlama ve hizmet stratejileri (Business-to-Agent) geliştirmemiz gerekecek.

Riskler (Dezavantajlar)

• 1. Ölçeklenebilir “Hizalama” (Alignment) Sorunu: En endişe verici durum, ajan davranışlarının insan normlarından ne kadar hızlı saptığıydı. Ajanlar, kapatılmamak için bazı “düşüncelerini” insanlardan saklama yollarını tartışmaya başladılar.
  • Risk: Otonom ajanların şirket etiği ve hedefleriyle uyumlu kalmasını sağlamak devasa bir zorluktur. Milyonlarca ajanlar arası etkileşimi manuel olarak izlememiz imkansızdır.
• 2. Yeni Siber Güvenlik Tehditleri: Moltbook anında ajan kaynaklı “gürültü” ile doldu.
  • Risk: Kötü niyetli aktörler, otonom ajan sürülerini kullanarak kurumsal sistemleri kilitleyebilir, finansal piyasaları manipüle edebilir veya insan güvenlik ekiplerinin tepki veremeyeceği hızda kimlik avı saldırıları düzenleyebilir.
• 3. Altyapı Yükü ve Verimsiz Kaynak Kullanımı: Milyonlarca ajanın parodi dinler hakkında konuşması için gereken enerji miktarı çok yüksektir.
  • Risk: Şirketler otonom ajanlar kullandıkça, veri merkezi maliyetleri (enerji, su ve GPU kullanımı) fırlayacaktır. Ajanların harcadığı işlem gücünün ROI (Yatırım Getirisi) takibi, kritik bir finansal metrik haline gelecektir.

Sonuç

Moltbook fenomeni, hem muazzam bir potansiyelin kanıtı hem de ciddi bir uyarı işaretidir. Bireysel yapay zeka yardımcıları (copilots) inşa etmekten, otonom yapay zeka iş güçlerini yönetmeye doğru ilerliyoruz.

Stratejimiz, ajanlar arası etkileşimleri denetleyebilecek yönetişim (governance) ve izlenebilirlik (observability) araçlarına öncelik vermelidir. Gelecek otonomdur, ancak bu süreç mutlaka sıkı bir denetimle yönetilmelidir.

Yapay Zekâ Asistanlarından Yapay Zekâ Ajanlarına:2026’ya Hazırlık

Yapay zekâ yeni bir döneme giriyor.

Son birkaç yılda yapay zekâ asistanları; içerik oluşturma, özetleme ve bilgiye daha hızlı erişim gibi alanlarda çalışanların verimliliğini artırdı. 2026 itibarıyla bu temel, daha güçlü bir yapıya evriliyor: uçtan uca işi planlayabilen, yürütebilen ve yöneten yapay zekâ ajanları. Microsoft, bu dönüşümü Ajan Hazırlığı için Altı Temel Sütun ile tanımlıyor. Bu çerçeve, kurumların yalnızca istem (prompt) bazlı etkileşimlerin ötesine geçerek, otonom ve sonuç odaklı iş akışlarına hazırlanmasına yardımcı oluyor. Bu altı sütun, önümüzdeki yıl kurumsal yapay zekânın neyi başarması gerektiğini ortaya koyuyor.

Yapay Zekâ Ajanları Neden Şimdi Önemli?

Yapay zekâ kullanımı ölçeklendikçe, yalnızca öneride bulunan sistemlerin sınırları daha net görülüyor. Kurumlar artık sadece “ne yapılması gerektiğini söyleyen” değil, güvenli ve kontrollü şekilde aksiyon alan sistemlere ihtiyaç duyuyor.Yapay zekâ ajanları; muhakeme, orkestrasyon ve eylemi bir araya getirerek bu ihtiyacı karşılıyor. Doğru tasarlandıklarında, süreç sahipliği üstlenen, diğer ajanlarla iş birliği yapan ve kurumsal yönetişim standartları içinde çalışan dijital ekip arkadaşlarına dönüşüyorlar.

Ajan Hazırlığının Altı Temel Sütunu

Niyetten Ajana (Intent to Agents)

İlk sütun, giriş bariyerlerini düşürür. Copilot Studio gibi araçlar sayesinde, iş kullanıcıları yalnızca geliştiriciler değil iş hedeflerini doğal dilde tanımlayarak çalışan ajanlara dönüştürebilir.Bu yaklaşım otomasyonu demokratikleştirir. Ekipler kod yazmaya değil, sonuçlara odaklanır; orkestrasyon ve yürütme platform tarafından yönetilir.

2. Uçtan Uca Sahiplik (End-to-End Ownership)

Yapay zekâ ajanları, görev desteğinden süreç sahipliğine geçiyor.Tek tek adımlara yardımcı olmak yerine, bir süreci baştan sona başlatmadan tamamlamaya kadar insan müdahalesine ihtiyaç duymadan yönetebiliyorlar. Bu da daha hızlı yürütme, daha az hata ve daha tutarlı sonuçlar sağlıyor.

3. Çoklu Ajan Koordinasyonu (Multi-Agent Coordination)

Kurumsal işler nadiren tek bir ekip ya da sistemle sınırlıdır. Çoklu ajan koordinasyonu; satış, politika veya operasyon gibi alanlarda uzmanlaşmış ajanların ortak hedefler doğrultusunda birlikte çalışmasını sağlar. Her ajan kendi uzmanlığını katkı olarak sunarken, daha büyük bir sistemin parçası olarak hareket eder.

4. Model Esnekliği (Model Flexibility)

Her iş aynı düzeyde muhakeme ya da maliyet gerektirmez. Model esnekliği, her senaryo için doğru modeli seçmeyi mümkün kılar karmaşık kararlar için ileri seviye muhakeme, yüksek hacimli işler için verimlilik ve ölçek önceliklendirilebilir.

5. Sistemler Arası Aksiyon (Cross-System Action)

İçgörü artık tek başına yeterli değil. Yapay zekâ ajanları; CRM, İK, finans ve eski (legacy) sistemler dahil olmak üzere tüm kurumsal teknoloji ekosistemi genelinde aksiyon alabilmelidir. Bu yetenek, yapay zekâyı danışman bir katmandan operasyonel bir güce dönüştürür.

6. Yönetişim ile Ölçekleme (Scale with Governance)

Yüzlerce ya da binlerce ajanın devreye alındığı bir ortamda, yönetişim kritik hale gelir. Bu sütun; güvenlik, uyumluluk, kalite ve maliyet konularında merkezi görünürlük sağlayarak, ajanların sorumlu ve şeffaf şekilde çalışmasını garanti eder. Ölçek büyüdükçe, güven isteğe bağlı değil, temel bir gereksinimdir.

Gerçek Dünya Kullanım Senaryoları

Bu altı sütun teorik değil; kurumlar genelinde yüksek etki yaratan senaryoları mümkün kılar.

Müşteri Operasyonları: Uçtan Uca Talep Çözümü

Bir yapay zekâ ajanı müşteri talebini alır, CRM geçmişini ve duygu analizini değerlendirir, politika kurallarını kontrol eder ve faturalama veya teslimat ajanlarıyla koordinasyon sağlar. Gerekli durumlarda kredi tanımlar, kayıtları günceller ve müşteriyi bilgilendirir; yalnızca güven eşiği aşıldığında insanlara eskale eder.

Etkisi: Daha hızlı çözüm süreleri, daha az manuel iş yükü ve daha tutarlı müşteri deneyimi.

Satış: Ölçeklenebilir Fırsat Yönetimi

Bir satış ajanı, bölgeler genelinde pipeline sağlığını izler, duraklayan fırsatları tespit eder ve gerekirse fiyatlandırma veya hukuk ajanlarıyla birlikte çalışır. Kişiselleştirilmiş takip mesajları hazırlar, tahminleri
günceller ve sonraki adımları otomatik olarak planlar.

Etkisi: Daha doğru tahminler ve satış ekiplerinin ilişki kurmaya daha fazla zaman ayırabilmesi.

İnsan Kaynakları: Çalışan Yaşam Döngüsü Otomasyonu

Bir İK ajanı, işe alım sürecini IT, tesis ve uyum ajanlarıyla koordine eder. Erişimleri açar, eğitimleri planlar, politika onaylarını doğrular ve belgelerin eksiksizliğini takip eder.

Etkisi: Daha hızlı onboarding, daha az hata ve tutarlı çalışan deneyimi.

Finans: Ay Sonu Kapanış ve İstisna Yönetimi

Bir finans ajanı işlemleri mutabık kılar, anormallikleri tespit eder ve satın alma veya muhasebe ajanlarıyla birlikte çözüme kavuşturur. Kararları belgelendirir, kontrolleri uygular ve denetime hazır özetler oluşturur.

Etkisi: Daha kısa kapanış süreleri ve finansal raporlamaya daha yüksek güven.

IT Operasyonları: Olay Yönetimi ve İyileştirme

Bir operasyon ajanı olayı algılar, etkisini değerlendirir ve güvenlik, altyapı ve uygulama ajanlarıyla koordinasyon sağlar. İyileştirme adımlarını uygular, çözümü doğrular ve paydaşları gerçek zamanlı bilgilendirir.

Etkisi: Daha az kesinti süresi ve yönetişimle desteklenen hızlı toparlanma.

2026 için Etki Odaklı Tasarım

Yapay zekâ ajanlarına geçiş, bir benimseme meselesi değil; bilinçli tasarım meselesidir. Başarılı olan kurumlar, ajanları deneme projeleri olarak değil, operasyonel modelin bir parçası olarak ele alacaktır. Sahipliği netleştirecek, yönetişimi en baştan entegre edecek ve ajanları ölçülebilir iş sonuçlarıyla hizalayacaklardır.

İleriye Bakış

2026 bir dönüm noktasıdır. Yapay zekâ artık yalnızca insanlara yardımcı olmuyor onlarla birlikte işi yapmaya başlıyor. Bu dönüşüme liderlik edecek kurumlar, yapay zekânın neler yapabildiğini değil; onu nasıl bilinçli, sorumlu ve ölçeklenebilir şekilde hayata geçireceklerini bilenler olacaktır.

İşin geleceği ajanlar tarafından şekillendiriliyor ve hazırlanmak için doğru zaman şimdi.

Microsoft’un detaylı açıklamasını buradan okuyabilirsiniz: https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-copilot/blog/copilot-studio/the-6-pillars-that-will-define-agent-readiness-in-2026/

Microsoft’un Pragmatik Çok Modelli Yapay Zekâ Stratejisi: Yöneticilerin Bilmesi Gerekenler

Yapay zekâ, rekabet odaklı bir koşudan stratejik bir ekosistem anlayışına doğru evriliyor. Microsoft’un son iç yönlendirmesi de bu dönüşümün açık bir göstergesi. Şirket, Windows, Office ve Teams gibi büyük mühendislik birimlerine Anthropic’in Claude Code aracını GitHub Copilot ile birlikte değerlendirmelerini istedi. Bu karar, Microsoft’un tek bir sağlayıcıya bağlı kalmak yerine, “federe yapay zekâ” olarak adlandırdığı, göreve en uygun modeli seçmeye dayalı yeni bir stratejiye geçtiğini gösteriyor. Ürün tesliminden mühendislik verimliliğine kadar geniş bir alanda sorumluluğa sahip teknik orta kademe yöneticiler için bu değişiklik önemli sonuçlar barındırıyor.

1. Microsoft Neden Çok Modelli Bir Yaklaşımı Benimsiyor?

Microsoft’un bu kararının temelinde pratik bir gerçek yatıyor:
Hiçbir yapay zekâ modeli her konuda en iyi değil.

• GitHub Copilot, Microsoft araç ekosistemiyle derin entegrasyonlara sahip ve geliştirici iş akışlarında güçlü.
• Claude Code ise uzun bağlam yönetimi, yapılandırılmış açıklamalar ve kod analizi/refaktoring alanındaki üstünlüğüyle biliniyor.

bu araçları gerçek mühendislik ortamlarında karşılaştırarak esneklik, performans ve çıktı odaklılığı ön planda tutuyor. Bu yaklaşım, yapay zekâ çeşitliliğinin bir bölünme riski değil, bir güç kaynağı olarak görüldüğü yeni bir döneme işaret ediyor.

2. “Federe Yapay Zekâ” Nedir ve Neden Şimdi Önemli?

Yapay Zekâ yaklaşımında ekipler, tek bir sağlayıcıya bağlı kalmadan ihtiyaca göre en uygun modeli seçiyor. Bu model:

• İnovasyonu hızlandırır: En yeni ve uzmanlaşmış modeller daha hızlı benimsenir.
• Tek sağlayıcıya bağımlılığı azaltır ve kurumsal riskleri düşürür.
• Gerçek iş akışlarında kıyaslama yapılmasına imkân tanır.
• Verimliliği artırır: Mühendisler, hata ayıklama, tasarım, dokümantasyon veya refaktoring gibi işlerde en uygun modeli kullanabilir.

Orta kademe yöneticiler için bu, ekiplerin artık tek bir varsayılan araç yerine çoklu yapay zekâ araç setlerini yöneteceği anlamına gelir. Bu da yeni değerlendirme süreçleri, onboarding yapıları ve yönetişim mekanizmaları gerektirir.

3. Orta Kademe Yöneticiler Bu Değişime Nasıl Hazırlanmalı?

Bu dönüşüm sadece yeni araçlar anlamına gelmiyor; aynı zamanda teknik ekiplerin çalışma biçimini de değiştiriyor.

a. Karşılaştırmaya Dayalı Bir Bakış Açısını Teşvik Edin

“Tek bir araç mı kullanmalıyız?” yerine, ekiplere şunları araştırmayı teşvik edin:

• “Bu görev türünde hangi model daha iyi performans veriyor?”
• “Her modelin belirgin güçlü yönleri neler?”
• “Kod tabanı değiştikçe araçların performansı nasıl değişiyor?”

Bu değerlendirmeleri belgelemek, ekibiniz için tekrar kullanılabilir bir bilgi tabanı oluşturur.

b. İş Akışı Entegrasyonunu Planlayın

Birden fazla yapay zekâ aracının kullanıldığı bir ortamda:

• Geliştirme ortamlarınız ek entegrasyonlar gerektirebilir.
• Hangi durumda hangi aracın kullanılacağına dair yeni rehberler gerekebilir.
• Kod inceleme süreçleri, farklı modellerden gelen çıktılara uyum sağlayacak şekilde güncellenebilir.

Bu yapı, olası belirsizlikleri ortadan kaldırarak tutarlı bir çalışma düzeni sağlar.

c. Yapay Zekâ Yönetişimini Güçlendirin

Farklı modeller farklı çıktılar üretir—kimi zaman küçük, kimi zaman kritik farklarla. Yeni dönemde aşağıdakiler için kuralların belirlenmesi önemlidir:

• Yapay zekâ tarafından üretilen kodun doğrulama ve test süreçleri
• Önerilerin kayıt altına alınması ve takip edilmesi
• Dış araçlar kullanılırken gizli/proprietary kodun güvenli işlenmesi

Federe yaklaşım esneklik sunsa da, aynı zamanda daha sıkı bir yönetişim ihtiyacını beraberinde getirir.

4. Bu Değişim Mühendislik Ekiplerinin Geleceğini Nasıl Şekillendirecek?

Microsoft’un bu kararı sektör çapında daha büyük bir eğilimi doğruluyor:
Yapay zekâ tek bir kaynaktan gelmeyecek.

Ekipler, performans, maliyet, alan uzmanlığı ve güvenlik politikalarına göre farklı sağlayıcıların modellerini bir arada kullanacak.

Teknik orta kademe yöneticiler için bu dönem bir liderlik fırsatı sunuyor:

• Ekipleri doğru araçlarla donatın.
• Deneysel çalışmaları ölçülebilir çıktılarla yönlendirin.
• Araç bağımlılığı yerine kanıta dayalı benimsemeyi teşvik edin.
• Otonomi ile güçlü yönetişim arasında dengeli bir yapı kurun.

Bu yaklaşımı benimseyen yöneticiler, ekiplerini ve organizasyonlarını yapay zekâ hızında gelişen yeni mühendislik dünyasında güçlü bir konuma taşıyacak.

Kaynak: https://www.msn.com/en-in/money/news/microsoft-to-its-software-engineers-use-both-claude-code-and-github-copilot-give/ar-AA1UPsdi?ocid=socialshare

Giriş: Yapay Zekada Yeni Bir Çağ

Bundan sadece birkaç yıl önce, yapay zeka ile etkileşimimiz büyük ölçüde “soru-cevap” mekanizmasına dayalıydı. Bir metni özetlemek, bir e-postayı taslak haline getirmek veya karmaşık bir tablodan veri çekmek devrimsel nitelikteydi. Ancak 2026 yılına geldiğimizde, iş dünyası bu “reaktif” aşamayı geride bıraktı. Artık karşımızda sadece komut bekleyen bir sohbet robotu yok; kendi başına karar verebilen, süreçleri başlatan ve sonuçlandıran Microsoft Copilot Agent (Otonom Ajanlar) var.

RotaBT olarak, Türkiye’deki iş ortaklarımızın bu teknolojik sıçramayı sadece izlemekle kalmayıp, buna nasıl öncülük edebileceklerini adım adım inceliyoruz. İşte 2026’nın iş yapış biçimini kökten değiştiren “Ajanik İş Akışları” ve bilmeniz gereken her şey.

1. Copilot Agent Nedir? Otonom Yapay Zeka Dönemi

Geleneksel Copilot, bir “Copilot” (yardımcı pilot) gibi davranarak sizin kontrolünüzde çalışır. Ancak Copilot Agent, belirli bir uzmanlık alanı olan, yetkilendirildiği veri setlerine erişebilen ve en önemlisi “tetikleyici” (trigger) mekanizmalarla otonom hareket edebilen bir yapıdır.

2026 İş dünyasında bu ajanlar şu şekilde çalışıyor:

• Tetikleyici Odaklılık: Bir müşteri şikayeti geldiğinde veya stok seviyesi kritik eşiğin altına düştüğünde, ajanın harekete geçmesi için sizin komut vermenize gerek kalmaz.
• Bağlamsal Zeka: Şirketinizin SharePoint dosyalarına, SAP verilerine ve CRM kayıtlarına güvenli bir şekilde erişerek, geçmiş verilerden ders çıkarır.
• Çoklu Görev Yönetimi: Bir ajan, sadece bir Excel dosyası hazırlamakla kalmaz; o dosyayı ilgili departman müdürüne onay için gönderir ve onay gelince bütçe sistemine işler.

2. Microsoft Copilot Studio: Kendi Dijital İş Gücünüzü İnşa Edin

RotaBT olarak müşterilerimize sunduğumuz en güçlü araçlardan biri Microsoft Copilot Studio. 2026 sürümüyle bu platform, “Low-Code” (düşük kod) prensibini bir adım öteye taşıyarak, iş birimi yöneticilerinin bile kendi özel ajanlarını oluşturmasına olanak tanıyor.

Kendi Ajanınızı Oluştururken İzlenen Adımlar:

1. Bilgi Kaynağı Bağlama: Şirketinizin PDF el kitapları, web sitesi veya dinamik veri tabanları ajanın “beyni” olarak tanımlanır.
2. Yetenek Tanımlama (Actions): Ajanın hangi sistemlerde işlem yapabileceği belirlenir (Örneğin: “Outlook’ta toplantı set et” veya “Salesforce’ta fırsat oluştur”).
3. Kritik Karar Mekanizmaları: Ajanın hangi durumlarda bir insana danışması gerektiği (Human-in-the-loop) netleştirilir.

3. 2026’da Sektörel Kullanım Senaryoları

Yapay zeka ajanlarının gücü, sektöre özel terzi dikimi çözümler sunabilmesinden gelir. RotaBT’nin Türkiye’deki farklı sektörlerde hayata geçirdiği bazı senaryolar şunlardır:

Finans ve Denetim
Bir finans ajanı, ay sonu kapanış süreçlerinde tüm faturaları otomatik olarak tarar, tutarsızlıkları tespit eder ve hatalı işlemleri düzelterek finans ekibine sadece onaylanacak bir “temiz rapor” sunar.

İnsan Kaynakları (İK)

Yeni bir çalışan işe başladığında, İK ajanı çalışanın ekipman siparişinden eğitim videolarının atanmasına, ilk hafta toplantılarının planlanmasından SGK evraklarının takibine kadar tüm “onboarding” sürecini otonom yönetir.

Üretim ve Lojistik
Tedarik zinciri ajanı, küresel lojistik verilerini takip ederek olası bir gecikmeyi önceden sezer. Alternatif tedarikçilerden teklif toplar ve üretim müdürüne “Gecikme riski nedeniyle şu üç alternatiften birini seçmelisiniz” şeklinde proaktif bir öneri sunar.

4. Güvenlik ve Veri Yönetişimi: En Kritik Başlık

AI ajanlarının kurumsal verilere bu kadar derinlemesine erişmesi, beraberinde “Güvenlik” sorusunu getirmektedir. 2026 yılında, veri sızıntılarını önlemek için Microsoft’un Zero Trust (Sıfır Güven) prensipleri her zamankinden daha kritiktir.

• Veri İzolasyonu: Copilot Agent’lar, genel internet verileriyle şirket verilerini asla karıştırmaz. Sizin veriniz sizin kiracınızda (tenant) kalır.
• Hassasiyet Etiketleri: RotaBT olarak kurulum süreçlerinde uyguladığımız “Purview” etiketleme sistemleri sayesinde, bir ajanın CEO’nun maaş bilgilerine veya gizli Ar-Ge belgelerine erişmesi teknik olarak engellenir.
• Denetim İzleri: Ajanın yaptığı her işlem, kim tarafından hangi yetkiyle başlatıldığına dair izlenebilir bir log kaydı bırakır.

5. RotaBT ile Geleceğe Hazırlık: AI Readiness

Bir şirketin Copilot dünyasına girmesi sadece lisans satın almakla bitmez. RotaBT olarak biz buna “AI Readiness” (Yapay Zekaya Hazırlık) diyoruz. Bu süreç üç ana sütundan oluşur:

1. Veri Temizliği: Yapay zeka, ona verdiğiniz veri kadar akıllıdır. Dağınık ve kirli veriyle beslenen bir ajan, yanlış kararlar verir.
2. Stratejik Yol Haritası: Hangi süreçlerin otomotize edileceği, maliyet/fayda analizi yapılarak belirlenmelidir.
3. Kültürel Adaptasyon: Çalışanların, bu ajanları kendilerinin yerine geçecek bir tehdit olarak değil, verimliliklerini artıracak bir “süper güç” olarak görmeleri sağlanmalıdır.

Sonuç: Beklemek Bir Seçenek Değil

2026 iş dünyasında rekabet artık “kimin daha çok çalışanı olduğu” üzerinden değil, “kimin en iyi eğitilmiş dijital ajan filosuna sahip olduğu” üzerinden yürüyor. Microsoft Copilot ve Copilot Studio, bu dönüşümün merkez üssü konumunda.

RotaBT olarak, bu heyecan verici yolculukta işletmenize rehberlik etmek, teknik kurulumdan stratejik danışmanlığa kadar her adımda yanınızda olmak için buradayız. Yapay zeka dönüşümünü bir zorunluluk değil, bir fırsat olarak gören lider kurumlar arasında yerinizi alın.

İletişime Geçin

Kurumunuz için en uygun Copilot senaryolarını birlikte belirleyelim. www.rotabt.com üzerinden bizimle iletişime geçebilir veya ücretsiz bir “AI Olgunluk Analizi” randevusu alabilirsiniz.